Precipitação

Nível 1

Uso e ocupação do solo

Com o teste de Moran verificamos se existe efeito/correlação espacial. Estatísticas maiores que o valor esperado indicam correlação espacial positiva. Valores menores indicam correlação negativa.

Em vermelho, tudo que for significativo no nível de 5%.

var Moran I statistic Expectation Variance p-value
Mediana 0.5152366 -0.00017963 6.63265e-05 0
Média 0.7432000 -0.00017963 6.65052e-05 0
PCA 0.7612687 -0.00017963 6.65123e-05 0

Malha rodoviária

Moran I statistic Expectation Variance p-value
0.433899 -0.00017963 6.65876e-05 0

Serviços de saúde

var Moran I statistic Expectation Variance p-value
Mediana 0.6240121 -0.00017963 6.64841e-05 0
Média 0.6240121 -0.00017963 6.64841e-05 0
PCA 0.5046265 -0.00017963 6.65366e-05 0

Perfil Epidemiológico da Malária

var Moran I statistic Expectation Variance p-value
Mediana 0.6690636 -0.00017963 6.56291e-05 0
Média 0.6690636 -0.00017963 6.56291e-05 0
PCA 0.6785039 -0.00017963 6.57205e-05 0

Mobilidade populacional

var Moran I statistic Expectation Variance p-value
Mediana 0.5268894 -0.00017963 6.63615e-05 0
Média 0.5268894 -0.00017963 6.63615e-05 0
PCA 0.3504746 -0.00017963 6.63125e-05 0

Suscetibilidade social

var Moran I statistic Expectation Variance p-value
Mediana 0.9064388 -0.00017963 6.65750e-05 0
Média 0.9064388 -0.00017963 6.65750e-05 0
PCA 0.9025016 -0.00017963 6.65774e-05 0

Nível 4

Índice de Risco de Impacto para precipitação

Moran I statistic Expectation Variance p-value
0.9308503 -0.00017963 6.65538e-05 0

Referência

A análise estatística foi realizada no ambiente de computação estatística R (R Core Team, 2022). Os principais pacotes R utilizados foram o {dplyr} (Wickham et al., 2022), {tidyr} (Wickham & Girlich, 2022), {rlang} (Henry & Wickham, 2022), {purrr} (Henry & Wickham, 2020), {ggplot2} (Wickham, 2016), {patckwork} (Pedersen, 2020), {geobr} (Pereira & Gonçalves, 2022), e {spdep} (Bivand, 2022; Bivand et al., 2013).

R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/

Wickham, H., François, R., Henry, L., Müller, K. (2022). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.0.9. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr

Wickham, H., Girlich, M. (2022). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.2.0, https://CRAN.R-project.org/package=tidyr

Henry, L., Wickham, H. (2022). rlang: Functions for Base Types and Core R and ‘Tidyverse’ Features. R package version 1.0.2, https://CRAN.R-project.org/package=rlang

Henry, L., Wickham, H. (2020). purrr: Functional Programming Tools. R package version 0.3.4, https://CRAN.R-project.org/package=purrr

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York

Pedersen, T. L. (2020). patchwork: The Composer of Plots. R package version 1.1.1. https://CRAN.R-project.org/package=patchwork

Pereira, R. H. M., Gonçalves, C. N. (2022). geobr: Download Official Spatial Data Sets of Brazil. R package version 1.6.5999, <https://github.com/ipeaGIT/geobr

Bivand, R. S. (2022) R Packages for Analyzing Spatial Data: A Comparative Case Study with Areal Data Geographical Analysis URL https://doi.org/10.1111/gean.12319

Bivand, R. S., Pebesma, E., Gomez-Rubio, V. (2013). Applied spatial data analysis with R, Second edition. Springer, NY. https://asdar-book.org/